图1.(A)带有葡萄孢菌损伤的红玫瑰（Mensink, 2022），(B)黄玫瑰被葡萄孢菌引起的灰霉病

图2.在浸渍后（DPI） 2 d内及时测定了玫瑰花瓣中有无葡萄孢菌的平均光谱响应。(A) 灰霉病感染花瓣的时间光谱，(B)模拟花瓣的时间光谱，(C) 灰霉病感染花瓣的标准正常变量标准化光谱，(D)模拟花瓣的标准正常变量标准化光谱。

图3.基于不同时间点的光谱，利用偏最小二乘交叉验证结果对孢霉菌感染样本与模拟样本进行分类。(A)基于全光谱范围（400—1000 nm）的反射率数据分析，(B)基于仅近红外范围的反射率数据分析，(C)基于全光谱范围SNV归一化反射率数据分析，(D)仅近红外（750—1000 nm）的SNV归一化反射率数据分析。该图显示了交叉验证（RMSECV）值在y轴上的均方根误差与x轴上分量数量的函数。DPI：侵染天数。

 图4.根据侵染后1天（DPI）的光谱对感染与未感染/模拟样品进行分类，并在2 DPI上进行完整光谱范围（400 - 1000 nm）的测试。(A)基于原始反射率校准的1 DPI数据模型，(B)基于2 DPI数据测试的1 DPI模型，(C)基于归一化反射率校准的1 DPI数据模型，(D)基于2 DPI归一化数据测试的1 DPI模型。在每个子图的标题中提到了总体精度。在方框内给出特定类别的准确率和样本数量。

图5.玫瑰花瓣灰霉病严重程度检测的空间预测图。最上面一行是受感染的花瓣，最下面一行是未受感染的花瓣。黄色的对比表示葡萄孢的严重程度。

 图6.玫瑰花瓣孢霉侵染检测关键波长（特征）的选择。(A)交叉验证分析，6个波长

(B)选择的波长表示为垂直线。